論文の概要: RGAR: Recurrence Generation-augmented Retrieval for Factual-aware Medical Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13361v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 01:50:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 14:01:37.859652
• Title: RGAR: Recurrence Generation-augmented Retrieval for Factual-aware Medical Question Answering
• Title（参考訳）: RGAR:Factual-Aware Medical Question Answeringのための再帰生成検索
• Authors: Sichu Liang, Linhai Zhang, Hongyu Zhu, Wenwen Wang, Yulan He, Deyu Zhou,
• Abstract要約: 現在のパラダイムであるRetrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模なコーパス検索を通じて専門的な医療知識を取得する。 本稿では,2つの情報源から関連する事実知識と概念知識の両方を検索する再帰生成拡張検索フレームワークであるRGARを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.065294682044
• License:
• Abstract: Medical question answering requires extensive access to specialized conceptual knowledge. The current paradigm, Retrieval-Augmented Generation (RAG), acquires expertise medical knowledge through large-scale corpus retrieval and uses this knowledge to guide a general-purpose large language model (LLM) for generating answers. However, existing retrieval approaches often overlook the importance of factual knowledge, which limits the relevance of retrieved conceptual knowledge and restricts its applicability in real-world scenarios, such as clinical decision-making based on Electronic Health Records (EHRs). This paper introduces RGAR, a recurrence generation-augmented retrieval framework that retrieves both relevant factual and conceptual knowledge from dual sources (i.e., EHRs and the corpus), allowing them to interact and refine each another. Through extensive evaluation across three factual-aware medical question answering benchmarks, RGAR establishes a new state-of-the-art performance among medical RAG systems. Notably, the Llama-3.1-8B-Instruct model with RGAR surpasses the considerably larger, RAG-enhanced GPT-3.5. Our findings demonstrate the benefit of extracting factual knowledge for retrieval, which consistently yields improved generation quality.
• Abstract（参考訳）: 医学的な質問応答には、専門的な概念的知識への広範なアクセスが必要である。 現在のパラダイムであるRetrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模なコーパス検索を通じて専門知識を取得し、この知識を使用して、回答を生成する汎用な大規模言語モデル(LLM)を導出する。 しかし、既存の検索手法は、検索された概念知識の関連性を制限し、電子健康記録(EHR)に基づく臨床意思決定のような現実のシナリオにおける適用性を制限している事実知識の重要性をしばしば見落としている。 本稿では,2つの情報源(EHRとコーパス)から関連する事実知識と概念知識の両方を検索し,相互に対話し,洗練するRGARを提案する。 RGARは、3つの事実認識型医療質問応答ベンチマークの広範な評価を通じて、医療RAGシステムにおける新しい最先端のパフォーマンスを確立している。 特に、RGARを搭載したLlama-3.1-8B-Instructモデルは、RAG強化のGPT-3.5を大きく上回っている。 本研究は, 生成品質の向上に寄与する事実知識を抽出することの利点を実証するものである。

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